Коллаборативная фильтрация

Коллаборативная фильтрация - это метод, используемый в информатике для поиска и рекомендации товаров для пользователей. Она использует предпочтения и поведение текущих пользователей для прогнозирования предпочтений других пользователей. Это достигается путем анализа различных источников данных, таких как данные рейтингов, истории покупок или просмотров. Коллаборативная фильтрация используется для различных целей, включая рекомендации продуктов, прогнозирование предпочтений пользователей и обнаружение аномалий или выбросов в данных.

Традиционной формой совместной фильтрации является фильтрация на основе пользователей или на основе соседства. Этот метод рассчитывает сходство между пользователями на основе их оценок и предпочтений для различных товаров. Затем это сходство используется для рекомендации товаров текущему пользователю на основе предпочтений похожих пользователей.

Другой формой совместной фильтрации является фильтрация на основе элементов или на основе контента. Эта техника рассматривает прошлые предпочтения пользователя и использует эту информацию для того, чтобы предложить пользователю похожие товары для рассмотрения в будущем. Например, если пользователь поставил высокую оценку определенному роману, то фильтрация на основе элементов может предложить ему похожие романы для чтения.

Другой современной формой коллаборативной фильтрации является матричная факторизация. Эта техника использует разложение матрицы для выявления скрытых особенностей в данных. Эти особенности затем используются для поиска пользователей с похожими вкусами и предложения товаров.

Коллаборативная фильтрация может использоваться в различных приложениях, таких как рекомендация видеоигр, музыки, интернет-магазинов и т. д. Это мощный инструмент для понимания предпочтений пользователей и поиска рекомендованного контента или продуктов.